Научные сотрудники ТУСУРа исследуют малоизученную шепот алгоритмов по распознаванию речи человека с высокой точностью, сообщает региональный инновационный портал.
Над созданием новых, принципиально отличающихся от существующих, алгоритмов распознавания речи работают на кафедре комплексной информационной безопасности электронно-вычислительных систем (КИБЭВС). Исследование томичей направлено на решение из главных задач разработчиков во всем мире – добиться полностью автоматического перевода устного текста любого объема в письменный с высокой точностью, без искажений.
«Пока эта цель не достигнута, в том числе из-за подхода, который чаще всего используется в уже работающих человеко-машинных интерфейсах: голосовом поиске, чат-ботах, где распознаваемый максимум – это отдельные словосочетания, например, поисковые запросы или голосовой набор смс-сообщений», - рассказывает сотрудник КИБЭВС Антон Конев.
Основой распространенных алгоритмов является обучение на большом количестве примеров произнесенных звуков, слов, словосочетаний. При распознавании система вероятностным способом определяет, к какому из заложенных примеров ближе произнесенное. Определение параметров звуков с высокой точностью, свойственной слуховой системе человека, при создании не прорабатывается.
«Поэтому, как только человек начинает произносить не самые часто употребляемые слова, аббревиатуры, редкие имена, сокращения, распознавание ухудшается и существующие системы ошибаются очень часто. Кроме того, такие системы не учитывают вариативность окончаний и других особенностей спонтанной устной речи, а не отдельных коротких словосочетаний – особенна высока вариативность в русском языке, где «съедается» большой процент звуков, если мы говорим в привычном быстром темпе», - подчеркивает Конев.
Своей задачей ученые кафедры КИБЭВС ТУСУР называют определение более точных параметров звуков, в том числе, с помощью изучения шепотной речи.
«Есть классический термин – форманта – максимум звука в спектре, параметры которой нам необходимы, но в звучной речи на формантную структуру накладываются колебания и искажают картину форманты. Именно поэтому мы исследуем шепотную речь, которая отделена от голосового источника и лишена этих искажений», - добавил Антон Конев.
Исследования показали, что распознавание ударных звуков шепотной речи на основе общепринятых параметров возможно с надежностью не менее 70 %. Точное распознавание речи, которое станет доступно в результате исследований, будет полезно для создания усовершенствованных инструментов в сфере искусственного интеллекта, человеко-машинных интерфейсов.